Are LMICs Achieving the Lancet Commission Global Benchmark for Surgical Volumes? A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Lancet Commission on Global Surgery (LCoGS) set the benchmark of 5000 procedures per 100,000 population annually to meet surgical needs adequately. This systematic review provides an overview of the last ten years of surgical volumes in Low and Middle- Income-Countries (LMICs). METHODOLOGY: We searched PubMed, Web of Science, Scopus, Cochrane, and EMBASE databases for studies from LMICs addressing surgical volume. The number of surgeries performed per 100,000 population was estimated. We used cesarean sections, hernia, and laparotomies as index cases for the surgical capacities of the country. Their proportions to total surgical volumes were estimated. The association of country-specific surgical volumes and the proportion of index cases with its Gross Domestic Product (GDP) per capita was analyzed. RESULTS: A total of 26 articles were included in this review. In LMICs, on average, 877 surgeries were performed per 100,000 population. The proportion of cesarean sections was found to be high in all LMICs, with an average of 30.1% of the total surgeries, followed by hernia (16.4%) and laparotomy (5.1%). The overall surgical volumes increased as the GDP per capita increased. The proportions of cesarean section and hernia to total surgical volumes decreased with increased GDP per capita. Significant heterogeneity was found in the methodologies to assess surgical volumes, and inconsistent reporting hindered comparison between countries. CONCLUSION: Most LMICs have surgical volumes below the LCoGS benchmark of 5000 procedures per 100,000 population, with an average of 877 surgeries. The surgical volume increased while the proportions of hernia and cesarean sections reduced with increased GDP per capita. In the future, it's essential to apply uniform and reproducible data collection methods for obtaining multinational data that can be more accurately compared.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».